task01_move_to_tube_rack_gist
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该数据集是GIST AI Lab收集的11阶段实验室协议数据中的第1阶段（stage 1），任务为“从起始点移动到面对试管架”。数据集包含2,635个片段（episodes），共664,247帧，帧率30 FPS，机器人类型为mobileai_robot，代码库版本v3.0。摄像头包括cam_high、cam_left_wrist、cam_right_wrist，图像尺寸480x640x3，编码为av1。动作/观察状态为16维（Mobile AI: 基座2维 + 左臂7维 + 右臂7维）。额外提供了labels.csv文件，包含每个片段的场景标签、成功标志和数据问题标记。其中成功片段（success==1）有2,040个，无数据问题的推荐学习片段为2,040个。
This dataset is stage 1 of the 11-stage lab protocol data collected by GIST AI Lab, with the task move from start point to face the test tube rack. The dataset contains 2,635 episodes, totaling 664,247 frames at 30 FPS, with robot type mobileai_robot and codebase version v3.0. Cameras include cam_high, cam_left_wrist, cam_right_wrist, image size 480x640x3, encoding av1. Action/observation state is 16-dimensional (Mobile AI: base 2D + left arm 7D + right arm 7D). Additionally, a labels.csv file is provided containing scene labels, success flags, and data issue markers for each episode. There are 2,040 successful episodes (success==1) and 2,040 recommended learning episodes without data issues.
数据集概述: task01_move_to_tube_rack_gist
基本信息
- 许可协议: Apache 2.0
- 任务类别: 机器人学 (robotics)
- 标签: LeRobot, mobile-ai
- 数据格式: Parquet 文件 (路径:
data/*/*.parquet)
内容简介
该数据集是 GIST AI Lab 收集的 11 阶段实验室协议数据中的第 1 阶段（stage 1），按照 kiroaoseoul 命名规范重新分发，原始发布名称为 task1-move-to-tube-rack。
任务描述
- 任务内容: "从起点移动至面向试管架的位置"（Move from the start point to face the tube rack）
数据规模
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 回合数 (Episodes) | 2,635 |
| 总帧数 (Frames) | 664,247 |
| 帧率 (FPS) | 30 |
技术参数
- 机器人类型: mobileai_robot
- 代码库版本: v3.0
- 相机配置: 三个相机
- cam_high
- cam_left_wrist
- cam_right_wrist
- 分辨率: 480x640x3，编码格式: av1
- 动作/观测状态维度: 16D (Mobile AI 平台 — 基座 2维 + 左臂 7维 + 右臂 7维)
标签文件 (labels.csv)
该文件为原始发布附带的分集标签文件，不属于 LeRobot 标准文件格式，单独置于仓库根目录。
标签列说明
episode_id: 回合标识task_scenario: 任务场景success: 是否成功data_issue: 数据问题标记
数据质量统计
| 类别 | 回合数 |
|---|---|
| 全部 | 2,635 |
success == 1（成功） |
2,040 |
存在 data_issue |
595 |
学习推荐（success == 1 且无 data_issue） |
2,040 |
数据问题说明
data_issue 在所有阶段中仅有 mobile_base_not_captured 一种类型，即移动基座状态被记录为固定值，导致基座二维数据无效。若仅使用机械臂动作则不受影响，但若将基座用于训练则需过滤这些数据。
